機械学習情報APIの取得

機械学習で使用されるデフォルトと制限を返します。

リクエスト

GET _ml/info

前提条件

monitor_ml クラスター特権が必要です。この特権は machine_learning_user ビルトインロールに含まれています。

説明

このエンドポイントは、指定されていないオプションがある機械学習の設定を完全に理解する必要があるユーザーインターフェースによって使用されることを目的としています。つまり、デフォルトが使用されるべきです。このエンドポイントは、それらのデフォルトが何であるかを知るために使用される可能性があります。また、現在のクラスター構成で実行できる機械学習ジョブの最大サイズに関する情報も提供します。

例

このエンドポイントは引数を取らない:

Python

  1. resp = client.ml.info()
  2. print(resp)

Ruby

  1. response = client.ml.info
  2. puts response

Js

  1. const response = await client.ml.info();
  2. console.log(response);

コンソール

  1. GET _ml/info

これは可能な応答です:

コンソール-結果

  1. {
  2.   "defaults" : {
  3.    "anomaly_detectors" : {
  4.    "categorization_analyzer" : {
  5.    "char_filter" : [
  6.    "first_line_with_letters"
  7.    ],
  8.    "tokenizer" : "ml_standard",
  9.    "filter" : [
  10.    {
  11.    "type" : "stop",
  12.    "stopwords" : [
  13.    "Monday",
  14.    "Tuesday",
  15.    "Wednesday",
  16.    "Thursday",
  17.    "Friday",
  18.    "Saturday",
  19.    "Sunday",
  20.    "Mon",
  21.    "Tue",
  22.    "Wed",
  23.    "Thu",
  24.    "Fri",
  25.    "Sat",
  26.    "Sun",
  27.    "January",
  28.    "February",
  29.    "March",
  30.    "April",
  31.    "May",
  32.    "June",
  33.    "July",
  34.    "August",
  35.    "September",
  36.    "October",
  37.    "November",
  38.    "December",
  39.    "Jan",
  40.    "Feb",
  41.    "Mar",
  42.    "Apr",
  43.    "May",
  44.    "Jun",
  45.    "Jul",
  46.    "Aug",
  47.    "Sep",
  48.    "Oct",
  49.    "Nov",
  50.    "Dec",
  51.    "GMT",
  52.    "UTC"
  53.    ]
  54.    },
  55.    {
  56.    "type": "limit",
  57.    "max_token_count": "100"
  58.    }
  59.    ]
  60.    },
  61.    "model_memory_limit" : "1gb",
  62.    "categorization_examples_limit" : 4,
  63.    "model_snapshot_retention_days" : 10,
  64.    "daily_model_snapshot_retention_after_days" : 1
  65.    },
  66.    "datafeeds" : {
  67.    "scroll_size" : 1000
  68.    }
  69.   },
  70.   "upgrade_mode": false,
  71.   "native_code" : {
  72.    "version": "7.0.0",
  73.    "build_hash": "99a07c016d5a73"
  74.   },
  75.   "limits" : {
  76.    "effective_max_model_memory_limit": "28961mb",
  77.    "total_ml_memory": "86883mb",
  78.    "total_ml_processors": 16,
  79.    "max_single_ml_node_processors": 16
  80.   }
  81. }